Git常用命令说明
2026/1/5 22:04:37
本文详细介绍FastGPT项目的部署与使用。作为基于大语言模型的知识型平台，它支持数据处理、RAG检索等功能。文章从安装Git到配置Docker环境，解决了config.json路径问题，演示了LLM和embedding模型配置，展示了其在PDF处理、图片标注和知识库查询方面的强大能力，助力用户快速构建AI问答系统。
为什么要折腾 FastGPT 项目
- FastGPT 是一个基于大语言模型（LLM）的知识型平台，支持数据处理、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等功能，可以帮助你快速搭建复杂的问答系统，无需复杂配置。
- 业内推崇的是 FastGPT 的知识库解析和管理能力。非常适合作为知识库的底层，然后再和 Dify 这一类生态繁荣的 AIAgent 平台对接使用。
FastGPT知识库系统对导入数据的处理极为灵活，可以智能处理PDF文档的复杂结构，保留图片、表格和LaTeX公式，自动识别扫描文件，并将内容结构化为清晰的Markdown格式。同时支持图片自动标注和索引，让视觉内容可被理解和检索，确保知识在AI问答中能被完整、准确地呈现和应用。
- FastGPT 完全对齐 OpenAI 官方接口，支持一键接入企业微信、公众号、飞书、钉钉等平台，
- 参考资料：FastGPT 官方仓库 https://github.com/labring/FastGPT?tab=readme-ov-file
第二步：本地部署前的准备
- auto. 安装 Git（用于下载代码）
在终端输入：
brew install git安装完成后，输入以下命令检查版本：
git --versio第三步：下载 FastGPT 项目代码。
切换到你要安装 FastGPT 的文件夹目录下，然后，输入 git 指令，下载 FastGPT 项目代码。
git clone https://github.com/labring/FastGPT.git下载docker-compose.yml文件
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/deploy/docker/docker-compose-pgvector.yml然后，在 terminal 启动 docker 安装
docker-compose -f docker-compose-pgvector.yml up -d但是，在启动后，系统提醒，config.json 文件找不到。
Docker 在启动 fastgpt 这个服务时，需要一个叫做 config.json 的配置文件。它想把你电脑上的 config.json 文件 “挂载”到 Docker 容器内部的 /app/data/config.json 位置。
但是，我查了一下，其实，config.json 文件不在根目录，而是在 projects/app/data/ 目录下。
我们需要编辑 docker-compose-pgvector.yml 文件，把里面写错的路径改过来。
- 找到 docker-compose-pgvector.yml 文件里，找到 fastgpt: 这一段。
- 定位到 volumes（数据卷）：在 fastgpt: 下面，找到 volumes: 这一行。
- 修改路径：把 - ./config.json:/app/data/config.json 这一行，修改为正确的路径：./projects/app/data/config.json。
修改内容我直接贴出来：
- ./projects/app/data/config.json:/app/data/config.json接下来，清理旧容器（以防万一）：
docker-compose -f docker-compose-pgvector.yml down重新启动：
docker-compose -f docker-compose-pgvector.yml up -dok，一切顺利
终端会显示本地访问地址（通常是 http://localhost:3000 ）。
默认登录用户名是: root 密码是：1234
第四步：使用和测试
1-配置 LLM 大模型
- 接下来，试一下配置 deepseek 模型。
进入到模型供应商界面，选择模型渠道，点击新增渠道。然后逐个输入渠道名，协议，选择模型，然后，就是填入代理地址和 API。
其中，deepseek 的代理地址和 api 需要自己注册 deepseek 账号，然后，通过开发者平台获取。
https://platform.deepseek.com/
配置完成后，需要批量测试一下模型，保证模型可用。
接下来，来到模型配置区域，选择 deepseek，然后，打开启用开关。
2-配置 embedding大模型
这个是解析文件知识的基本前提，我配置的是硅基流动的bge-m3。
硅基流动上已经预安装了非常多的开源模型。现在注册还有 2000 万 Tokens的免费额度https://cloud.siliconflow.cn/i/l9sTxT3i
3-测试知识解析能力
这里省略知识库的导入和解析过程。
直接看知识库索引结果。
简直是完美：
AB测试（A/B Testing）是一种通过对比不同策略或设计的效果来优化业务决策的统计方法，广泛应用于互联网、零售、金融等领域。以下是其核心业务用途及具体场景：
- 产品设计与用户体验优化
- 页面布局/UI调整：对比不同页面设计（如按钮位置、颜色、文案）对点击率（CTR）、转化率（CVR）的影响。
- 示例：电商测试“加入购物车”按钮的红色 vs 蓝色对购买率的影响。
- 功能迭代：验证新功能（如搜索推荐算法）是否提升用户留存或使用时长。
- 营销策略效果验证
- 广告投放：测试不同广告素材、投放时段或渠道的ROI（投资回报率）。
- 优惠券/促销活动：对比满减、折扣、赠品等策略对客单价或复购率的影响。
- 注意：需控制其他变量（如商品品类、用户群体）以确保结果纯净。
- 运营策略决策
- 定价策略：分群体测试不同价格敏感度（如会员价 vs 普通价）。
- 推送策略：优化推送内容、频率或时机（如早晨 vs 晚间推送的打开率）。
- 算法与模型优化
- 推荐系统：对比新旧算法对点击率、GMV（总交易额）的提升效果。
- 搜索排序：测试不同排序规则（如相关性 vs 销量优先）对用户满意度的影响。
- 风险与流程控制
- 风控策略：验证新规则（如 stricter 欺诈检测）是否在减少损失的同时避免误杀正常用户。
- 注册/支付流程：简化步骤（如减少表单字段）能否提升完成率。
关键实施原则
- 单变量测试：一次仅测试一个变量（如只改按钮颜色，不同时改文案），避免混淆结果。
- 样本量充足：确保统计功效（Power）足够检测到差异，避免小样本误判。
- 结果解读：
- 若P值≤0.05，认为差异显著；否则需谨慎结论。
- 结合业务实际（如成本、用户体验）综合决策，避免仅依赖统计显著性。
常见误区
- 忽略外部干扰：如节假日、竞品活动可能影响测试结果。
- 过早终止测试：未达到预定样本量时停止，可能导致结论不可靠。
AB测试通过数据驱动决策，帮助业务在可控风险下实现持续优化
。
再追问一个问题“ABtest 的原理本质是什么”点开原文引用：
完美，收工！
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